摘要本文通過分析供給側(cè)要素與碳排放影響因素之間的作用關(guān)系，構(gòu)建碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，模擬預(yù)測(cè)未來中國碳排放的發(fā)展趨勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，設(shè)置4種不同的發(fā)展情景方案，通過調(diào)控供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新等要素分析預(yù)測(cè)不同情景方案對(duì)碳排放的影響。研究結(jié)果表明：①GDP增長率年均6.5%的情景下，按照現(xiàn)有系統(tǒng)行為規(guī)律，至2025年中國碳排放量預(yù)計(jì)將達(dá)到300 669萬t。②通過增加第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重、提升第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重以及加大科技投入等路徑均能夠使得碳排放呈現(xiàn)不同程度地下降；其中，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重的增加對(duì)碳減排作用最顯著，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重分別降低和增加1%，碳排放預(yù)計(jì)將下降5.95%。③資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新等要素綜合調(diào)控下，能夠?qū)崿F(xiàn)GDP增加的同時(shí)碳排放量下降，預(yù)計(jì)下降到286 284萬t。

關(guān)鍵詞碳減排；供給側(cè)要素；系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)；模擬調(diào)控

中圖分類號(hào)F205文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2018）08-0047-09DOI：10.12062/cpre.20180318

2015年11月10日，中央財(cái)經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議上，習(xí)近平總書記指出：“在適度擴(kuò)大總需求的同時(shí)，著力加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，著力提高供給體系質(zhì)量和效率。”供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是推動(dòng)我國生態(tài)文明建設(shè)的重要舉措，是當(dāng)前全面深化改革的重要內(nèi)容。供給側(cè)改革不僅會(huì)推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，也將影響我國節(jié)能與碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。供給側(cè)改革和碳減排相互作用，互為辯證，供給側(cè)改革把節(jié)能減排作為重點(diǎn)任務(wù)；碳減排也要以供給側(cè)改革為契機(jī)，通過供給側(cè)改革為綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供動(dòng)力。供給側(cè)改革的目的是實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力、土地、資本和創(chuàng)新四大要素的優(yōu)化配置，碳減排也應(yīng)從供給側(cè)要素著手，把供給側(cè)改革與碳減排結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)要素最優(yōu)配置的同時(shí)控制碳排放。因此，研究供給側(cè)要素與碳排放之間的相互作用關(guān)系，從供給側(cè)改革角度分析碳減排調(diào)控路徑，具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1文獻(xiàn)綜述

近年來學(xué)者們從不同角度對(duì)碳排放減排路徑及預(yù)測(cè)進(jìn)行了一系列的研究。從碳減排路徑角度看，林伯強(qiáng)[1]、王喜[2]、Lantz等[3]在明確碳排放影響因素的基礎(chǔ)上，分析經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放強(qiáng)度等不同影響因素對(duì)碳減排的作用并提出相應(yīng)的減排路徑。許士春[4]、婁峰[5]、張俊榮等[6]分別模擬預(yù)測(cè)不同的碳稅征收政策、碳交易機(jī)制設(shè)計(jì)對(duì)碳減排的效果。從碳排放的預(yù)測(cè)方法角度看，預(yù)測(cè)方法主要有IPAT模型、LEAP模型、STIRPAT模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和情景分析法等[7-11]。如聶銳[12]、王佳等[13]運(yùn)用IPAT模型和“脫鉤”理論，對(duì)江蘇省和中國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及碳排放進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。Park[14]、徐成龍等[15]應(yīng)用LEAP模型分析預(yù)測(cè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)碳排放量可能帶來的影響。張樂勤[16]、黃蕊等[17]構(gòu)建STIRPAT模型實(shí)證分析了碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，并對(duì)碳排放峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)。Lin[18]、朱宇恩等[19]將IPAT模型與情景分析方法結(jié)合探討中長期碳排放量以及峰值年的預(yù)測(cè)。鄧明翔等[20]結(jié)合LEAP模型和情景分析法預(yù)測(cè)不同情景下云南省供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革對(duì)產(chǎn)業(yè)碳排放及碳強(qiáng)度的影響。

上述研究在預(yù)測(cè)碳排放量時(shí)只考慮到某單一因素變化所導(dǎo)致的碳排放變化，并未綜合考慮碳排放及其影響因素間的相互作用。然而，碳排放量會(huì)受到許多因素的影響，并且各因素之間也相互影響。因此，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型近年來在碳排放預(yù)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用[21-22]，其最大優(yōu)勢(shì)是適合處理復(fù)雜系統(tǒng)的非線性問題，避免了單一以及低維度預(yù)測(cè)的片面性。但是，現(xiàn)有研究成果亦未見基于供給側(cè)要素調(diào)控的碳排放模擬預(yù)測(cè)。

供給側(cè)的本質(zhì)是資本、勞動(dòng)力和技術(shù)等生產(chǎn)要素的組合與配置，供給體系所存在的問題本質(zhì)上就是生產(chǎn)要素低效率、低質(zhì)量的“錯(cuò)配”。供給側(cè)要素的優(yōu)化配置能夠提高全要素生產(chǎn)率的同時(shí)從源頭以盡可能少的能源消耗和環(huán)境破壞來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。資本、勞動(dòng)力和創(chuàng)新等供給側(cè)要素對(duì)碳排放產(chǎn)生直接或間接的影響。資本和勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)變動(dòng)通過影響社會(huì)資產(chǎn)總量在各產(chǎn)業(yè)的配置構(gòu)成，進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化是導(dǎo)致碳排放增長的重要驅(qū)動(dòng)因素；科技創(chuàng)新則對(duì)碳排放具有抑制作用[23]。因此，供給側(cè)改革不僅會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，也將影響我國節(jié)能與碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。本文基于供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新等要素，分析供給側(cè)要素與碳排放影響因素之間的作用關(guān)系，構(gòu)建碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。在對(duì)模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)后，模擬預(yù)測(cè)中國未來碳排放的發(fā)展變化趨勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，通過調(diào)控供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新等要素分析預(yù)測(cè)不同情景方案對(duì)碳排放的影響。

韓楠：基于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的碳排放減排路徑及模擬調(diào)控中國人口·資源與環(huán)境2018年第8期2基于供給側(cè)要素的碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建2.1系統(tǒng)變量及流圖分析

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（System Dynamics）是一門分析和解決系統(tǒng)問題的綜合性學(xué)科，也是認(rèn)識(shí)研究信息反饋系統(tǒng)的具有交叉性的學(xué)科，對(duì)于處理復(fù)雜系統(tǒng)的非線性問題具有較大優(yōu)勢(shì)[24]。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型建立主要包括四個(gè)步驟：劃定系統(tǒng)邊界、確定因果關(guān)系反饋回路、繪制流圖并編寫方程、模型模擬與檢驗(yàn)。

本文通過分析碳排放影響因素與供給側(cè)要素的作用關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，首先分別界定供給側(cè)要素及影響碳排放的主要變量。

參考目前學(xué)者對(duì)碳排放影響因素的研究成果，碳排放影響因素主要包括經(jīng)濟(jì)水平、人口、科技水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)等因素[23，25-28]。因此，本文根據(jù)影響碳排放的因素設(shè)置碳排放量、GDP、人均GDP、總?cè)丝?、受教育人?shù)、科技水平、科技經(jīng)費(fèi)支出、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、能源消費(fèi)等變量。

供給側(cè)要素主要包括資本、勞動(dòng)力、創(chuàng)新及土地四大要素，其中選取與碳排放量有關(guān)的資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新要素作為系統(tǒng)模型的指標(biāo)變量。設(shè)置全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、三次產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重、就業(yè)人員數(shù)、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重、科技投入強(qiáng)度等指標(biāo)分別反映供給側(cè)的資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新。

在分析供給側(cè)要素與碳排放影響因素相互作用關(guān)系及相關(guān)變量選取的基礎(chǔ)上，利用Vensim軟件繪制系統(tǒng)因果關(guān)系圖，進(jìn)一步確定系統(tǒng)中不同變量的性質(zhì)，參考系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論方法中流圖的基本符號(hào)，繪制出基于供給側(cè)要素的碳排放系統(tǒng)流圖（見圖1）。

從圖1可以看出，基于供給側(cè)要素的碳排放系統(tǒng)流圖中，共選取43個(gè)變量，其中包括2個(gè)狀態(tài)變量、3個(gè)速率變量、24個(gè)輔助變量和14個(gè)常量。

2.2系統(tǒng)參數(shù)確定

鑒于2003年前后數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的變化，系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)選取2003—2015年，共13年，以2003年作為仿真模擬的基期。參考國家發(fā)改委能源所的碳排放系數(shù)計(jì)算得出2003—2015年中國碳排放量：碳排放量=Σ第i種能源消費(fèi)量×碳排放系數(shù)。原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》[29]。

圖1中系統(tǒng)各變量參數(shù)主要通過以下方法計(jì)算得出：

（1）平均值法。對(duì)于一些數(shù)值變動(dòng)幅度相對(duì)較小的常量，根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中的歷史數(shù)據(jù)采用平均值法對(duì)變量進(jìn)行賦值，如科技投入強(qiáng)度、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重、三次產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重等變量。

（2）直接賦值法。對(duì)于狀態(tài)變量的初值采用直接賦值的方法，根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒的歷史數(shù)據(jù)直接確定，如總?cè)丝跀?shù)和GDP的初值。

（3）回歸分析法。通過一元或多元線性回歸分析方法對(duì)輔助變量進(jìn)行賦值，如就業(yè)人員數(shù)、碳排放量、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資等變量。

（4）比率分析法。在定性分析的基礎(chǔ)上，通過選定的計(jì)算公式對(duì)變量的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行推導(dǎo)，如科技經(jīng)費(fèi)支出、能源消費(fèi)量和三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)等變量。

根據(jù)上述系統(tǒng)參數(shù)的計(jì)算方法，可以計(jì)算得出圖1中各變量之間數(shù)量關(guān)系的方程式。比如：碳排放量采用回歸分析方法確定該數(shù)量方程式的系數(shù)；第二、三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重以及第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重和科技投入強(qiáng)度均通過2003—2015年的歷史數(shù)據(jù)采用平均值法對(duì)變量進(jìn)行賦值。由于篇幅所限，本文僅列示圖1中與碳排放以及調(diào)控要素相關(guān)的主要數(shù)量關(guān)系方程式。

碳排放量=exp（8.957-1.706ln（科技水平）+0835ln（第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重×100）+0.141ln（人均GDP）+1.428ln（能源消費(fèi)量））（1）

第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重=第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資/全社會(huì)固定資產(chǎn)投資=0.430 6（2）

第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重=第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資/全社會(huì)固定資產(chǎn)投資=0.541 2（3）

第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重=第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)/就業(yè)人員數(shù)=0.263 4（4）

第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重=第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)/就業(yè)人員數(shù)=0.329 6（5）

科技投入強(qiáng)度=科技經(jīng)費(fèi)支出/財(cái)政支出=0.042 1（6）

3系統(tǒng)模型的模擬預(yù)測(cè)

3.1有效性檢驗(yàn)

建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的目的是運(yùn)用系統(tǒng)分析和解決問題，系統(tǒng)是否有效決定了模型的應(yīng)用性。因此，在模擬預(yù)測(cè)前先要進(jìn)行有效性的歷史檢驗(yàn)，以證實(shí)模型的合理性和準(zhǔn)確性。

基于碳排放系統(tǒng)流圖和參數(shù)設(shè)置，應(yīng)用Vensim5.6a軟件對(duì)該模型有效性進(jìn)行歷史檢驗(yàn)。仿真區(qū)間設(shè)定為2003—2015年，仿真步長1年。通過模型有效性檢驗(yàn)，驗(yàn)證所建立模型的運(yùn)行狀態(tài)與系統(tǒng)真實(shí)狀態(tài)是否相符。若模型運(yùn)行結(jié)果與真實(shí)值之間誤差較小，則說明該模型設(shè)計(jì)合理、可行，能夠有效地反映系統(tǒng)未來的發(fā)展趨勢(shì)。通過模型的運(yùn)行，對(duì)系統(tǒng)中所有變量均進(jìn)行仿真檢驗(yàn)，本文僅列示需要調(diào)控的碳排放指標(biāo)以及反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的GDP指標(biāo)。通過對(duì)變量真實(shí)值和仿真結(jié)果的擬合程度來檢驗(yàn)系統(tǒng)模型的有效性。模型運(yùn)行的GDP和碳排放仿真值、真實(shí)值及誤差率見表1所示。

表1顯示，模型中變量GDP的仿真結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差率除2007、2008年和2015年以外，均控制在5%之內(nèi)。碳排放的仿真結(jié)果與真實(shí)值的誤差率絕大部分也控制在5%之內(nèi)。由此可知，該模型運(yùn)行結(jié)果的精確度基本控制在5%以內(nèi)，系統(tǒng)模型的真實(shí)值與仿真值之間誤差小、擬合程度較高。因此，建立的碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型可以很好地反映出供給側(cè)要素與碳排放影響因素之間的作用關(guān)系，模型運(yùn)行狀況和系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置合理，能夠應(yīng)用該模型對(duì)未來經(jīng)濟(jì)和碳排放量的發(fā)展變化趨勢(shì)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。

3.2基準(zhǔn)情景下的系統(tǒng)仿真預(yù)測(cè)

在對(duì)碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)后，對(duì)2016—2025年中國經(jīng)濟(jì)和碳排放量的發(fā)展變化趨勢(shì)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，仿真步長為1年。以2015年的實(shí)際數(shù)據(jù)為初始變量值，預(yù)測(cè)2016—2025年中國未來十年的碳排放以

及經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)。根據(jù)十八大報(bào)告提出的“2020年國內(nèi)生產(chǎn)總值比2010年翻一番”增長速度以及“十三五”規(guī)劃綱要，將2016—2025年均GDP增長速度設(shè)定為6.5%。按照現(xiàn)有系統(tǒng)行為的發(fā)展規(guī)律，預(yù)測(cè)出2016—2025年中國碳排放量及GDP的發(fā)展?fàn)顩r。表2和圖2～3分別為2016—2025年碳排放量及GDP指標(biāo)的仿真預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)圖。

通過表2和圖2可以看出，在現(xiàn)有系統(tǒng)行為下，模擬預(yù)測(cè)出2016—2025年中國碳排放將呈現(xiàn)平穩(wěn)增長態(tài)勢(shì)；其中，2016—2020年增長較快，2021—2025增速逐漸放緩。到2025年，碳排放量預(yù)計(jì)可以達(dá)到303 725萬t，年均增速為0.99%。圖3顯示，2016—2025年GDP呈現(xiàn)快速增長趨勢(shì)，至2025年GDP預(yù)計(jì)達(dá)到751 455億元。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，至2020年GDP將達(dá)到561 767億元，比2010年翻了一番。2016—2025年，中國碳排放強(qiáng)度保持穩(wěn)定下降趨勢(shì)。根據(jù)中國實(shí)現(xiàn)2020年碳強(qiáng)度比2005年下降40%～45%的減排承諾，到2020年碳排放強(qiáng)度預(yù)計(jì)下降至0.525 4萬t碳/億元，比2005年碳排放強(qiáng)度（1.029 9萬t碳/億元，2003年不變價(jià)）下降了51%。因此，按照現(xiàn)有系統(tǒng)行為的發(fā)展規(guī)律，預(yù)測(cè)出2020年中國碳排放強(qiáng)度可以超額完成在2005年基礎(chǔ)上降低45%的減排目標(biāo)。

4不同情景方案下的碳排放模擬調(diào)控

本文設(shè)置4種不同的發(fā)展情景方案，通過調(diào)控供給側(cè)

GDP業(yè)固定資產(chǎn)投資比重分析對(duì)碳排放的影響；情景Ⅱ?yàn)閯趧?dòng)力要素調(diào)控，通過降低第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重同時(shí)增加第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重預(yù)測(cè)碳排放的未來變化情況；情景Ⅲ為創(chuàng)新要素調(diào)控，通過提高科技投入分析預(yù)測(cè)對(duì)碳排放的影響；情景Ⅳ為三要素綜合調(diào)控，即，同時(shí)改變資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新三要素的系統(tǒng)參數(shù)模擬調(diào)控對(duì)碳排放的影響。

4.1資本要素調(diào)控（情景Ⅰ）

通過降低第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重同時(shí)增加第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重分析供給側(cè)資本要素調(diào)控對(duì)碳排放的影響。在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上，改變資本要素的系統(tǒng)變量參數(shù)值，將第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重降低1%，同時(shí)第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重提高1%。即，情景Ⅰ中第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重的系統(tǒng)參數(shù)值由0.430 6下降為0.426 2，第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重的系統(tǒng)參數(shù)值從0.541 2增加為0.546 6。根據(jù)情景Ⅰ的系統(tǒng)參數(shù)對(duì)2016—2025年碳排放及經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。情景Ⅰ下資本要素對(duì)GDP、碳排放調(diào)控的仿真預(yù)測(cè)值以及與基準(zhǔn)情景下預(yù)測(cè)值的變化比較見表3所示。

從表3可以看出，與基準(zhǔn)情景相比，第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重降低1%的同時(shí)第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重提高1%，使得2016—2025年碳排放量呈現(xiàn)一定幅度的下降。資本要素的調(diào)控下，碳排放量相比基準(zhǔn)情景平均降幅為0.17%，至2025年碳排放量預(yù)計(jì)可以下降到303 256萬t。換言之，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重分別降低和增加1%，會(huì)導(dǎo)致碳排放量降低0.17%。根據(jù)情景Ⅰ中GDP的仿真預(yù)測(cè)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)通過資本要素的調(diào)控使得GDP整體呈現(xiàn)微弱下降趨勢(shì)，2016—2025年平均

因此，通過降低第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重，提高第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重，能夠帶來碳排放量下降的同時(shí)GDP也呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。但是，相對(duì)于碳排放的下降幅度，GDP的下降明顯微弱，與基準(zhǔn)情景的GDP預(yù)測(cè)值基本持平。

4.2勞動(dòng)力要素調(diào)控（情景Ⅱ）

勞動(dòng)力要素調(diào)控是在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上，改變勞動(dòng)力要素的系統(tǒng)變量參數(shù)值，將第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重降低1%，同時(shí)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重提高1%。在基準(zhǔn)情景系統(tǒng)參數(shù)的基礎(chǔ)上，情景Ⅱ?qū)⒌诙a(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重的系統(tǒng)參數(shù)值由0.263 4下降為0.260 7，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重的系統(tǒng)參數(shù)值從0.329 6增加為0.332 9。按照情景Ⅱ的系統(tǒng)參數(shù)分析預(yù)測(cè)勞動(dòng)力要素調(diào)控對(duì)2016—2025年碳排放及經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的影響。情景Ⅱ下勞動(dòng)力要素對(duì)GDP、碳排放調(diào)控的預(yù)測(cè)值以及與基準(zhǔn)情景下預(yù)測(cè)值的比較見表4所示。

通過表4勞動(dòng)力要素調(diào)控的預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，情景Ⅱ與基準(zhǔn)情景相比，由于第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重降低1%的同時(shí)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重提高1%，使得2016—2025年中國碳排放量呈現(xiàn)較大幅度的下降。在勞動(dòng)力要素調(diào)控下，2016—2025年碳排放量平均降幅高達(dá)5.95%，至2025年碳排放量預(yù)計(jì)可以下降到289 865萬t。即，2016—2025年第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重每降低和增加1%，會(huì)使得碳排放量降低5.95%。表4顯示，通過勞動(dòng)力要素參數(shù)的調(diào)控，情景Ⅱ中2016—2025年GDP的預(yù)測(cè)值出現(xiàn)小幅上升態(tài)勢(shì)，年平均漲幅為0.05%。

因此，通過引導(dǎo)第一、二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的轉(zhuǎn)移，增加第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比率，不僅能夠帶來碳排放量的

大幅下降，并且能夠使得GDP出現(xiàn)小幅提升。

4.3創(chuàng)新要素調(diào)控（情景Ⅲ）

以科技投入強(qiáng)度指標(biāo)反映創(chuàng)新水平，分析供給側(cè)創(chuàng)新要素對(duì)碳排放的影響。創(chuàng)新要素調(diào)控是在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上，調(diào)控科技創(chuàng)新要素的系統(tǒng)變量參數(shù)值，分析預(yù)測(cè)科技投入強(qiáng)度變化對(duì)未來碳排放量的影響。在基準(zhǔn)情景系統(tǒng)參數(shù)的基礎(chǔ)上，情景Ⅲ改變科技投入強(qiáng)度的系統(tǒng)參數(shù)值，將科技投入強(qiáng)度增加1%，從0.042 1增加到0.042 5。表5為情景Ⅲ下創(chuàng)新要素對(duì)GDP和碳排放調(diào)控的預(yù)測(cè)結(jié)果以及與基準(zhǔn)情景下預(yù)測(cè)值的比較。

從表5創(chuàng)新要素調(diào)控的預(yù)測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新要素調(diào)控下，由于科技投入強(qiáng)度的增加，導(dǎo)致碳排放量也出現(xiàn)一定幅度的下降。情景Ⅲ與基準(zhǔn)情景相比，2016—2025年中國碳排放量平均下降幅度為1.004%，至2025年碳排放量預(yù)計(jì)下降到300 424萬t。即，2016—2025年科技投入強(qiáng)度每增加1%，會(huì)引起碳排放量平均下降1.004%。由于創(chuàng)新要素參數(shù)的調(diào)控，情景Ⅲ中GDP的預(yù)測(cè)值也出現(xiàn)小幅增加，2016—2025年平均上漲幅度為0.06%。

因此，通過增加科技投入力度，能夠使得碳排放量下降的同時(shí)GDP呈現(xiàn)小幅上升趨勢(shì)，科技投入強(qiáng)度每增加1%，碳排放量會(huì)呈現(xiàn)同比例降低。

因投入的差別，不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中對(duì)碳排放的影響也不同。第一、三產(chǎn)業(yè)對(duì)于資源的依賴程度和環(huán)境的作用范圍都比較有限，并且影響的效果、深度以及廣度都相對(duì)較弱。而第二產(chǎn)業(yè)因其生產(chǎn)特點(diǎn)和生產(chǎn)方式的特殊性，決定了其在三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中扮演了資源消耗和環(huán)境影響最突出的角色，其碳排放遠(yuǎn)大于其他兩次產(chǎn)業(yè)。降低第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重同時(shí)增加第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資

12平均值-1.0040.06比重（情景Ⅰ）、降低第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重同時(shí)增加第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重（情景Ⅱ）均使得三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，引起第三產(chǎn)業(yè)比重上升，第二產(chǎn)業(yè)比重下降，進(jìn)而導(dǎo)致碳排放一定幅度的下降。科技投入強(qiáng)度的提高（情景Ⅲ），即科技經(jīng)費(fèi)支出占財(cái)政支出比重增加，使得科技水平得到進(jìn)一步提升，從而顯著地抑制了碳排放的增長。綜合以上三種情景的預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，通過調(diào)控供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新要素的系統(tǒng)參數(shù)值，均可以使得碳排放量呈現(xiàn)不同程度地下降。其中，勞動(dòng)力要素和創(chuàng)新要素系統(tǒng)參數(shù)值的調(diào)整，不僅能夠帶來碳排放量的降低，而且能夠使得GDP出現(xiàn)小幅提升。此外，從碳排放預(yù)測(cè)變化趨勢(shì)圖（見圖4），在資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新三要素中，勞動(dòng)力要素調(diào)控對(duì)碳排放量的降低作用最為顯著；第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重的提升能夠有效地降低碳排放量。

4.4三要素綜合調(diào)控（情景Ⅳ）

情景Ⅳ為綜合供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新三要素，分析預(yù)測(cè)三要素系統(tǒng)參數(shù)變化對(duì)未來碳排放量及GDP的影響。以基準(zhǔn)情景系統(tǒng)參數(shù)為基礎(chǔ)，情景Ⅳ分別調(diào)整第二和第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重、科技投入強(qiáng)度的系統(tǒng)參數(shù)值。即，將第二、三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重分別降低和提高1%，第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重分別降低和提高1%，科技投入強(qiáng)度增加1%。表6為情景Ⅳ下三要素綜合調(diào)控對(duì)GDP和碳排放影響的仿真預(yù)測(cè)值以及與基準(zhǔn)情景下預(yù)測(cè)值的變化比較。圖5為三要素綜合調(diào)控的碳排放模擬預(yù)測(cè)圖。

根據(jù)圖5和表6三要素綜合調(diào)控的預(yù)測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在三要素綜合作用下，碳排放量相比基準(zhǔn)情景呈現(xiàn)較大幅度的下降。對(duì)比基準(zhǔn)情景，2016—2025年中國碳排放量預(yù)計(jì)平均下降幅度為7.06%，至2025年碳排放量預(yù)計(jì)可以下降至286 284萬t。在碳排放大幅降低的同時(shí)，GDP的預(yù)測(cè)值也出現(xiàn)一定幅度的增加，2016—2025年平均增速為0.11%。

5結(jié)論及建議

本文通過分析供給側(cè)要素與碳排放影響因素之間的作用關(guān)系，構(gòu)建碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，模擬預(yù)測(cè)未來中國碳排放的發(fā)展趨勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，設(shè)置4種不同的發(fā)展情景方案，通過調(diào)控供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新等要素分析預(yù)測(cè)增加第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重、引導(dǎo)和鼓勵(lì)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)以及提高科技投入等不同情景方案對(duì)碳排放及經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的影響。得出以下結(jié)論：

（1）所建立的基于供給側(cè)要素的碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型經(jīng)過有效性檢驗(yàn)證實(shí)：模擬預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的誤差小、擬合程度高，能夠合理地反映供給側(cè)要素與碳排放影響因素之間的相互作用關(guān)系，應(yīng)用該模型分析預(yù)測(cè)中國未來經(jīng)濟(jì)和碳排放量的發(fā)展變化趨勢(shì)具有可行性。

（2）資本要素調(diào)控情景下，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重分別降低和增加1%，會(huì)導(dǎo)致碳排放量降低0.17%。同時(shí)，GDP也呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但相對(duì)于碳排放的下降幅度，GDP的下降明顯微弱。

（3）勞動(dòng)力要素調(diào)控情景下，不僅能夠帶來碳排放量的降低，而且能夠使得GDP出現(xiàn)小幅提升。在資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新三要素中，勞動(dòng)力要素調(diào)控對(duì)碳排放量的降低作用最為顯著，碳排放量平均降幅高達(dá)5.95%。

（4）創(chuàng)新要素調(diào)控情景下，通過增加科技投入力度，能夠使得碳排放量下降的同時(shí)GDP呈現(xiàn)小幅上升趨勢(shì)，科技投入強(qiáng)度每增加1%，碳排放量會(huì)呈現(xiàn)同比例降低。

（5）供給側(cè)資本、勞動(dòng)力及創(chuàng)新三要素綜合調(diào)控，使得GDP小幅提升的同時(shí)碳排放量出現(xiàn)較大幅度的降低，2016—2025年平均降幅為7.06%。

因此，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的現(xiàn)階段，應(yīng)以調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)為契機(jī)，把供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與碳減排結(jié)合起來，從供給側(cè)改革視角推動(dòng)碳減排。①進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，適度控制第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重，增加第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重；積極引導(dǎo)和鼓勵(lì)勞動(dòng)力從第一、二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；②對(duì)高能耗、高污染、高排放的落后產(chǎn)業(yè)嚴(yán)格實(shí)行去產(chǎn)能，加大創(chuàng)新型和技術(shù)密集型等第三產(chǎn)業(yè)的扶持力度，促進(jìn)低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展；③大力發(fā)展新能源技術(shù)和節(jié)能減排技術(shù)，提高節(jié)能率及能源利用率，發(fā)揮技術(shù)水平對(duì)碳排放的抑制作用。

（編輯：王愛萍）

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